Вопрос или проблема
Я работаю в среде RL, где не все действия всегда доступны. В этом случае, в зависимости от состояния, в котором находится среда, некоторые действия недоступны для выбора агентом.
Я нашел работу, которая касается этой ситуации: https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/5740
Прежде чем продолжить и начать реализацию, мне хотелось бы спросить, есть ли у вас другие предложения по решениям для работы с таким сценарием.
Я был бы признателен за любые подсказки.
Вы могли бы использовать готовый алгоритм обучения, если доступность действий детерминирована и зависит только от состояния, в котором находится агент, то есть если доступность действий не нарушает марковское предположение. Вам нужно только заменить полное пространство действий на ‘доступное пространство действий’ везде, где появляется пространство действий. В качестве примера рассмотрите правило обновления в Q-обучении, затем замените Q(S,A) на Q(S, A’), где S’ указывает доступные действия для данного S.
Обратите внимание, что упомянутая работа ориентирована на ситуацию, в которой доступность действий не является марковской.
Ответ или решение
Ситуация, когда не все действия доступны для агента в среде обучения с подкреплением (RL), крайне распространена и требует особого подхода. В этой статье мы рассмотрим различные решения для работы с ограниченным набором действий, а также предоставим рекомендации по их реализации.
### 1. Детерминированные ограничения
Если доступные действия зависят только от состояния агента (т.е. ограничения детерминированы и не нарушают марковское предположение), вы можете применять стандартные алгоритмы обучения, адаптировав действующее пространство. Это означает, что в любом месте, где у вас есть полное пространство действий, вам просто нужно заменить его на доступное пространство действий.
#### Пример: Q-обучение
В контексте Q-обучения, вы можете изменять правило обновления так, чтобы использовать Q(S, A’), где S обозначает текущее состояние, а A’ — действия, доступные в этом состоянии. Эта замена позволяет эффективно обрабатывать недоступные действия и может быть легко интегрирована в существующие алгоритмы.
### 2. Обработка недоступных действий
Если доступность действий не является детерминированной (нарушает марковское предположение), то необходимо использовать более сложные методы:
#### a. Стремление к доступным действиям
В этом подходе агент может использовать механизм, который делает “теоретические” действия недоступными, за счет чего он учится выбирать из доступного пространства. Это может осуществляться с помощью модуля, который определяет вероятности действий в зависимости от текущего состояния и отношений между состояниями.
#### b. Модифицированные Q-методы
Можно использовать модификацию традиционного Q-обучения, в которой Q-значения только обновляются для доступных действий. Например, если действие недоступно, оно не будет участвовать в процессе обновления значений. Агенты будут обучаться выбирать доступные действия, основываясь на этих измененных Q-значениях, что повышает эффективность обучения.
### 3. Использование политики
#### a. Политики с поддержкой действия
Агенты могут разрабатывать свои стратегии (политики) с учетом доступных действий. Методы, такие как Политика Градиент или Actor-Critic, позволяют агенту напрямую оптимизировать свои действия, учитывая, какие из них доступны на данный момент. Благодаря этому агент может быстро адаптироваться к изменениям в доступных действиях.
### 4. Алгоритмы обучения с учетом недоступных действий
Существуют специализированные алгоритмы, такие как “Deep Reinforcement Learning with Action Constraints” или “Hierarchical Reinforcement Learning”, которые могут быть использованы для работы в средах с ограниченным набором действий. Эти подходы могут применять более сложные структуры иерархий для управления действиями и контекстами.
### Заключение
Работа с недоступными действиями в RL требует внимания и тщательной подготовки. Важно правильно определить, являются ли ограничения детерминированными или не детерминированными. Исходя из этого, вы можете выбрать между простыми адаптациями стандартных алгоритмов или более сложными подходами. Описанные методы могут значительно улучшить эффективность обучения вашего агента.
Также, как вы упомянули о ссылке на статью, рекомендуется не только обсуждать существующие работы, но и уделять внимание инновационным практикам в этой области, что поможет получить лучшие результаты в вашей задаче.